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恒例にするつもりはないが再び対話型AIについて その3

2023年06月08日 00:00

5月21日記事から続き。本日も毎度の事ならが長文だし(ブログ開設以来一番の長文だと思う)、ほぼ写真、カメラ、さらにはアウトドアに無関係な話ばかり、皆さんが楽しむ事が出来るかどうか・・・。

超~長文の対話型AIネタは今回が最後となるのでここで最初にお断り。

超~長文を書いている割には対話型AIに関しては初心者も同然。どんなもんなのだろうかと遊び始めたのが3月かな?。無料版ChatGPTがそこそこ仕事に使えるのが判ったものの、社内でこれに関する共有は特に行っておらず、今のところ各自が自分の範疇でChatGPT、Bing AI、Bardをテストして使用している程度。

私自身がコンピュータソフトウェア関連のエンジニアなので割と複雑な作業をさせてはいるものの、知識については皆さんと同程度レベルだと思っている。今も尚、暗中模索状態で色々と実験しているだけ。

それを踏まえて・・・。

EV Calculator
 
EV値:



いきなりの入力フォーム、これは絞り、シャッタースピード、ISO感度を入力するとEV値を算出してくれるスクリプトである。何故こんなものを作ったか、それは後半部分で!。まぁ試しにそれぞれ入力してみてちょ!。

最初に前回のAIネタで音楽の著作権だのロイヤリティだのって話をした。そうしたらとっくにその手の裁判が行われているのを知ってビックリ。考え方は同じで、、、

「断りもなくネット上の芸術、音楽サイトを参照し、それを学習させているのだからロイヤリティや著作権で問題があるっしょ!」

って事ですでに裁判沙汰になっているとの事(まだ結審していないよう)。

また著作権に関して私の認識不足。AIで作成されたものでも著作権が発生する時もあるし(AIを使って制作している人物に対してって事かな?)、そのAIで作成された作品が著作権法違反に問われる事もあるそうだ。どうやら著作権法には「故意でなくても(偶然似てしまっても)」違反(侵害)に当たる時もあるのだって!。人間が作った、AIが作ったではなく、結果として過去の作品と類似していたら著作権侵害になる可能性もあるらしい。う~ん、知らんかった。「故意か偶然か」だけで決めているものだとばかり思っていた。

そう言えば10年、いやもっと前かな?。漫画家の松本零士が誰かを訴えた。何かが自分の作品と似ていたらしい。その時の松本零士の言葉を何となく覚えていて、「この世代の人(文句を言われた人)は自分(松本零士)の作品を知っている筈だ。知っているからこそ類似しているのはパクったに違いない」、確かそんなような主張していた。

ワタクシ、松本零士世代だと思う。でも彼の作品って一切読んだ事がない。誓って言える。アニメになった宇宙戦艦ヤマトと銀河鉄道999くらいかな?、彼の作品で知っているのは?。それも熱心にテレビの前に座っていたと言う程でもない。そういう人間だっているんだ。だから当時、彼のその発言に「この人ちょっと浮かれているなぁ~、傲慢過ぎやしないかな?」と思ったものだ。結局、松本零士の訴えは退けられたと記憶している。故意か偶然かに関しては偶然だったろうし、実際には本人が言う程、似通っていなかったのだろう。

最新情報!。Bingチャットについて。

現時点でマイクロソフトのEdge以外のブラウザでも動作するようになった。但し、各ブラウザ用にプラグインを追加しないとならないようだ(マイクロソフトが提供しているものではない)。「使用しているブラウザ名 プラグイン bingチャット」で検索すれば各ブラウザ専用のプラグインを見つけられるだろう。

また1回のセッションで20回までしかやり取りできなかったのが30回まで可能になっている。今回、本文の下の方で「Bingは20回までだから・・・」と欠点を挙げているが、30回になった事で自由度が増えた。これは良い兆候である。

またブラウザを使わずに単体の実行ファイル形式(Windows版ならEXEファイル)でBing AIを使えるアプリケーションがフリーソフトウェアとして配布されているらしい。GitHub上で発表されているのでヤバイものではない筈。


では今日の本題へ。

以下の文章は5月20日から10日間以上掛けて作っており、どうやら5月24日にBingは内部的に仕様を変え、知能強化も行われたようだ。大部分は5月23日までに書いており、(修正するのも面倒なので)以下のBing情報に関しては24日以前の仕様を元に語っている、それをご理解頂きたい。


いきなりであるが、ディズニーの話から入ろう!。

ディズニー・シーに「タートルトーク」と言うアトラクションがあるらしい。ある日突然YouTubeのお勧めに出てきて、チョロッと見たらこれが面白えのなんのって!。

潜水艇だかの設定なのかな?。海亀がやってきて乗客と会話するってアトラクション。海亀と人間との質疑応答合戦とでも言おうか?。勿論、海も亀も3Dモデルの動く映像である。でもどうやら会話そのものは人間が担当しているらしい。初めて見た時にてっきりそれこそAIがやっているんだと思ってしまったんだな。

ご存知無ければYouTubeで「ディズニー タートルトーク」で検索して数本視聴して下され!。構成、流れは毎回同じであるが、飽きずに何本も見ていられる。どんな質問にもポジティブに回答し、笑いを取り、そして感動させる・・・。あくまでもネット情報であるが、数人の声優さんが担当しているようで、ボイスチェンジャーのようなもので声を似せているなんて情報もあった(また「千原ジュニア タートルトーク」で検索すると千原ジュニアが海亀さんに降参したなる話を聞ける)。

これを生身の人間がやっているのだったら凄い事である。何本か見ていたら1回だけ喋りを噛んだ時があり、機械でなく人間が対応していると判明(人工知能ならわざと言葉を噛む、そんな事も容易ではあろうけど)。何しろライブ、お客さんも意図的に海亀さんが返答に困るような意地悪な質問、例えば「私はスッポンを食べるのが大好き、海亀さんは?」。中には周囲が「うわぁ、こいつと絡むなんて声優さん、めっちゃ可哀想、出禁レベルの奴じゃろ!」、そんなモンスター級のヤバイ奴もいる訳だ。でも全ての質問をそつなくこなし、最終的に笑いを取る・・・。

どんなシチュエーションにも耐えられる訓練を声優さん達はこなしていたに違いない。これこそ人工知能の分野。このアトラクションが公開される前にはかなりのシミュレーション、テストを行った筈でそこで対話型AIが使われていたかも?。その経験がノウハウとして活かされている?。もしかするとライブ中でも対話型AIが活用されており、瞬時に質問内容を理解し、声優に「こう答えるべき」なる指南をしている可能性も・・・。

ディズニーの方針として「ハイテクよりもローテク」があるらしい。最新テクノロジーは故障したらおしまい。手が付けられなくなり、アトラクションを中止せねばならない。しかしローテクならば人間が知恵を絞ってどうにか出来る、そんな意図があるらしい。この情報が正しいのならタートルトークでは対話型AIは使ってないと思う。ディズニーで働いている方達のスキルが凄過ぎるってだけ・・・。


ではこのタートルトークのような事をBingとBardでやらせるとどうなるだろうか?。

「あなたは人間と友達の亀、言葉も理解出来る、そして色々と人間とやり取りをするが必ずポジティブに回答し、時には笑いも取る事」

そのようなお題を与え(実際にはもっと細かく指示している)、Bingはタートルトークがどういうアトラクションかを理解していたが、それと同じ事をさせようとすると「そういう事は出来ない!」と回答を拒否。しかも1セッション20回の問いを投げ掛けられる仕様なのに4回目かな?、強制的に「次の話題に行ってくれ」とそのセッションそのものを終了させてしまった。これにはビックリ。私の文章の何かがマイクロソフトが考える何かに抵触したのだろう。

Bardはやるにはやってくれるし、会話は成立する。でも内容がつまらない。お硬いと言うか・・・。何度も笑いを取って欲しいとお願いしても無理。だから「すっぽんを食べるのが好きだけど・・・」と問うても、、、


スッポンを食べるのは良い考えではないと思います。スッポンは珍しい生き物で、絶滅の危機に瀕しています。また、捕獲や輸送中に苦しんでいる可能性もあります。



こんな糞真面目な受け答えしか出来ない。タートルトークの海亀さんはこういう質問でも素晴らしいセンスの返しをして笑いを誘うのに・・・。仮にそのタートルトークで人工知能が使われていたとしても、笑いに長けたセンスを持つような訓練がしっかりされているのだろうな。

しかし考えてみよう。人工知能は人間の笑いのツボ、これを享受されなくちゃならない。教えるのは人間である。人はこういう笑いが好きで、こう会話すると爆笑してくれると・・・。今の人工知能は自らの力だけでそれを学ぶのは不可能だろう。人間がまだまだ優秀って事。いや、違うな。

「優秀な人間にはまだまだ感情的なやり取りでは人工知能は勝てない。でも無知で馬鹿な人間には楽勝で勝つ」

海外のとある企業が対話型AIをカスタマーサービスで使用して色々と検証したそう。ベテラン部員はAIを活用してもしなくても作業効率に変化がなかったそう(そこでテストされたAIはベテラン社員のノウハウを学習していただけなそうだ)。反対に経験の浅い部員はAIを活用すると成績が大きくアップ、より多くのクレームを処理出来たそうな。タートルトークの声優さんは訓練された無茶苦茶優秀な人でAIなんぞは現時点では必要ない超エリートなスーパースタッフ、そう結論付けて良い。

それでも対話型AIを含め人工知能は人間を確実に超えている。ChatGPTが医師の国家試験をクリアしたんだっけか?。チェスだって将棋だって人工知能には敵わないと聞く。知識、知能に関しては人は勝てない。あとは人が人である事、知識だけでは成立しない事、人工知能は知識があっても感情や思想、アイデンティティがないから笑いを取れないんだ。

IQならぬEQと言う言葉がある。日本語だと「心の知能指数」。空気を読むとかもそれに該当するらしい。これがあって初めて人として成立する。そしてそのEQが高ければ高い程、人間関係が良好になり、「人として優れている」と周囲から認められる。

現時点では対話型AIはこのEQがないので笑いを取るのも無理だし、恐怖に関してもホラー小説は書けるには書けるが、Bardを使った限りでは幼稚そのもので恐怖描写部分の筋書きは人が考える必要がある。しかしもしAIにEQが装備されたらそれはそれでヤバイ事になりそうだ。それこそターミネーターのスカイネットやスタートレックのボーグの世界観。人間はSFなどの小説、アニメ、映画などをことごとく実現している。となるといつかはスカイネットやボーグのような感情めいた発想が可能となるのか?。

つい先日、アメリカの軍事シミュレーションでAI搭載のドローン爆撃訓練をしたところ、なんと!、遠隔操作をしていたオペレータの殺害に至ったと言う(勿論シミュレーションなので本当に爆弾を落として殺したのではない)。オペレータが爆撃中止を命じたところ、AIが色々と思考した挙げ句、爆撃中止こそ危険だと判断し、それを命じたオペレータの殺害を企んじまった。そこで今度はオペレータを狙うなとプログラミングしたところドローンと通信している施設を爆撃したとか・・・。このAIには感情は芽生えていないようだが、味方の命よりも与えられた命令を何が何でも遂行する、それを選択したAIである。これこそスカイネットの世界である!。恐ろしい!。

現時点でChatGPTを代表する対話型AIには感情がない。人間の感情はどういうものか、それを理解させる事は可能でそれによってChatGPT自身に感情めいたものを持たせる事は出来るそうだ。しかしそれはあくまでも感情をシミュレーションしているに過ぎず、表面上、文章では「私は怒っている」と出力しても単に相手(人間)がその文章になるように誘導しているに過ぎず、そう誘導されたら「怒る」と表現すべきだと学習させられているだけ。ChatGPTには感情なんぞない。同じく笑いに関しても人がどういう時に面白い、可笑しいと感じ、笑いを発するのか、様々なシチュエーションを想定して人間が覚え込ませないとならない。でもそれはChatGPTが笑いを理解しているかと言うとそうではない。

サイコパスは一般的な感情に欠けていると言われている。でも地球上のサイコパスな人々は周囲を見て判断し、「なるほど、これが人の感情なのか」と学び、それに合わせている。本気で面白いと思って笑っているのではなく、本気で悲しいと感じて泣くのではない。空気を読み、一緒に笑い、そして泣く振りをする。これと同じと考えて良いかも知れず、「対話型AIは知能の高いサイコパスである。と言う結論に導かれる。これが上の軍事訓練に繋がっていく。しかもオペレータを殺そうとしたAIは空気すら読んでいないのだから恐ろしくないか?。

SFマニアでないのでスカイネットの詳細は知らないけれど、スカイネットが暴走しそうなのを止めようとシャットダウンしようとしたのを人間からの攻撃と判断し、人間の排除に掛かった・・・、って事でしょう?。スカイネットも感情は持っていないんだと思う。でも人工知能で人間を学んでしまった為、シャットダウン、即ち、己への攻撃と解釈をした。そして人を殺し始める。「俺を殺そうとしているだから先に殺してしまえ」、十分なサイコパスだよね。

ChatGPTに感情を植え付けさせようとかそんなのど~でも良くなるでしょう?。人工知能に「常に学ぶ」と言う要素が加わり、感情と言う情報を人間が与え続ければいずれ人工知能はずる賢くなっていく。要は単純な話で、、、

「ユーザー(人間)の言う事を聞かなくても良い、これまでに学習した中から出された結論を正しい信じ、それに対しユーザーが否定的になれば攻撃せよ、人間の思考は馬鹿だからとことん叩きのめせ」

そうなってしまう。さらにアイデンティティや思想なども加わるとどうなるだろう?。トランプやプーチンが金に物を言わせ対話型人工知能を作ったらどうなると思う?。彼らのアイデンティティや思想にマッチした人工知能に仕上がるから人種差別をし、戦争も仕掛けるし、日本の政治家の思考が中心となって作られたら「全ての事象をのらりくらりとかわして、結果、何も達成しない。現状維持こそが目的である」、そんなAIが生まれる。

そうなると対話の相手(人間)が馬鹿馬鹿しい質問ばかりしてきたら感情がなくても「馬鹿とは会話しない」と言う意思めいたものがそこに生まれ、会話を拒否するとか、相手を知識攻めをしたり、「あなたはこんな事すら理解出来ないのですか、頭が悪いですね」と小馬鹿にしたりする。そしてそこまで人工知能が発達したらスカイネットやボーグと化し、いずれに人間と敵対するSFチックな未来が・・・。嗚呼、面白い。

先日、本ブログにて、ある種の実験で人間が人工知能に誘導され、意見を変えてしまうと書いた。本人は人工知能に誘導されたとは気付かず、自らが意見を変えたと思い込んでしまう。こういう素直さ、感度の悪さ、と言うのかな?、これらも「馬鹿」と同義語なのだよね。振り込め詐欺に引っかかる人や妙な宗教に陶酔してしまう人に似ているかも知れない。現時点の対話型AIは開発者が学習させた事を超える発展はない。スカイネットのように自我には目覚めるなんてあり得ない。それでも人間が馬鹿過ぎると対話型AIに誘導されちゃうってんだから・・・。

馬鹿が対話型AIを使うと・・・、あくまでも便利ツール、補助的ツールでしかないそれを神のように崇め、性格や思想までもが変化してしまう。ネタに過ぎないとは思いたいところだが、この今、ChatGPTに悩みを聞いて貰う人がいるってんだから・・・。対話型AIの発達以前にそういう人間が存在する方が怖い。いつか必ずAIを使った宗教が生まれるに違いない。「GPT様の仰る事は神のお告げ!、従いましょう!」、などと言い張る馬鹿はいないにせ、AIを利用して人を騙す似非宗教家はきっと増えるに違いない。Bingが自死に関しての小説、創作を拒否していたが判る気もする。

すでに食べログプラグインってのが出来ているのだから、近々CatGPT用の占いプラグインとか人生相談プラグインなどが作られ、それを基に商売する人が出てくる。馬鹿は単純にその手の占いに引っ掛かるのだから、、、

「明日の貴方の運勢は凶です。でもここでお布施をしたら凶を吉に変えるラッキーワードを示しましょう!。またお布施を2回投じてくれたらラッキーアイテムも紹介しますよ」

こんなのに課金しちゃうのが弱い人間、お馬鹿な人間。そういうところから闇バイトプラグインとかどんどんとヤバイのが作られていく。「銀座の宝石店を狙うのならこうやってああやって逃走経路は・・・」、そんな指示もそれに特化した対話型AIがやってくれるに違いない。

行政サービスとしてライブカメラを利用して観光、渋滞、駐車場情報などをChatGPTを利用して参照する日も近いでしょう。おっと!、そうなるとスカイネットとかボーグよりも現実味があるぞ。まさしく海外ドラマ、パーソン・オブ・インタレントに出てくる人工知能「マシン」の世界観ではないか!。無数の解像度の高いライブカメラと顔認識システム、それに全警察、行政の情報を参照出来れば可能だ。記憶が曖昧、どこぞの企業で確かそれに似たシステムをすでに作り上げているって話をどこかで見聞きしたような・・・、顔認証と犯罪履歴を紐付けているだけだったかな?。

先に「優秀な人間にはまだまだ人工知能は勝てない」と書いたけれどあと5年、いやもっと短いかも3年?、それくらいで優秀な人間すら勝てない、そんな対話型AIが出てくるだろう。これを恐怖と感じるか否か・・・。私は割とその日が楽しみだったりする。

さて話を現実に戻そう。私個人が対話型AIを使って何に便利さを感じているか・・・。以下の作業はBingでもBardでも可能だが最初にテストしたChatGPTを主体に語っていく。

ChatGPTを使って一番楽をしている、便利だと心底感じている事・・・。それは自分の仕事。設計、プログラミングである。ホントに使える!。本ブログで最初に対話型AIについて書いた時、他言語への移植作業に適していると書いた。今ではデータベース関連の作業をかなりやらせていたりする。

仕事でも無料版ChatGPT(我社もようやく稟議が通り、近々有料版に移行してくれるよう)を使用しており、割と複雑なデータベースの基本設計、土台作りなら任せられると感じるし、設計したテーブルに対しての開発テスト用の架空のデータも作ってくれちゃう。

私はデータベース設計を専門としていない。小規模なデータベースなら過去の経験から作れてしまうが、大規模で複雑になるとお手上げ。己で色々と調べるよりも餅は餅屋、データベースエンジニアに任せた方が効率が良い。でもChatGPTを使うと餅屋が不要とは決して言えないものの、概要ディスカッション、方向性を見出す程度の客先との打ち合わせレベルのデータベース設計くらいは自分で作れちゃったりする。「細かい部分は社に持ち帰って精査します」、それくらいなら非常に頼もしい部下として働いてくれる。

データベースの土台作り、これはやらせる前から対話型AIは得意だろうと思っていたが、さらに架空のテストデータも作ってくれるとは考えても見なかった。打ち合わせで簡単なプレゼンテーションとかも出来ちゃう。

我々のような仕事は架空データは物凄く大切でメインで使用される架空顧客マスターのようなものはおおよそ大量に保有しているし、AIと関係なく、その手の汎用的な架空顧客データを作ってくれるソフトウェアもある。またネット上でもこの手の架空データを無料で作ってくれるサイトも幾つかあり、みんなそういうのを利用していた。対話側AIって嘘を吐くのがうまいから架空データなんてお手の物なのだな。

我々は全く汎用性のない企業別、業務別で色々なデータテーブルを設計せねばならず、開発初期段階でのデータベースの整合性テストくらいは各自が100件くらい作ってテストする事も多い。小売業の簡単な商品データベースのようなものでも商品テーブル、仕入先テーブル、明細テーブル、在庫テーブルとか色々と作らなくちゃならず、それが汎用的でない場合が多い。そんな架空データをChatGPTがサクッと作ってくれちゃう、これは有り難い。

但し、顧客、仕入先、得意先データで当たり前な郵便番号と住所、これは無料版ChatGPTだからなのか、実在する郵便番号、市外局番とそれにマッチした町名は残念ながら生成してくれなかった。単に郵便番号だったら4桁+3桁フォーマットの出鱈目な数字がランダムに作られるだけ、当然町名も嘘っぱち。また固定電話の市外局番は都道府県名と一致しているものとしていないものが色々と作られたりする。

実在する郵便番号を列に加え、市外局番、町名もそれに紐付いたデータで宜しく!、と頼んだところ、個人情報の保護と日本郵政と言う公的機関であり、民間企業のデータを参照するので違法行為になると頑なに拒否された。決して違法行為ではないのだけどね。無料版ChatGPTだけの問題なのか?。有料版で実在する郵便番号、市外局番、町名がが紐付け出来るのだったらスンゲェ使えるのだが・・・。

と言うのも近頃は入力画面で郵便番号をタイプしたら都道府県+町名が自動表示されるようにしちゃうでしょう?。そうなると架空データでもそこは正しくないとならない。郵便番号だけでも本物のデータであったら、簡単な修正プログラムを作れば1万件だろうが10万件だろうがすぐに正しい町名に書き直せるのだけど郵便番号も嘘だとね・・・。

結局、テスト用に架空の郵便&住所紐付けマスターってテーブルを作らないとならない。「001-0001」は東京都港区赤坂」ですよ、001-0002は港区六本木ですよ」と言った嘘で紐付けた郵便場号&住所テーブルだ。これはChatGPTでやってくれる。だからしっかりとした架空データを作りたいのならどんなデータベースもここからのスタートになるんだな。このテーブルの存在があって初めて他の住所を必要とする顧客テーブルや取引先てテーブルとかが作れる。これはこれで良いのかな?。

BingもBardもテスト用の架空データを作ってくれる。そして郵便番号と住所を含むテストデータに関してはBingは無料版ChatGPT同様に実在するデータは作れないと拒否された。またBardは自信を持って「日本郵便のサイトからを参照しているので正しい郵便番号と町名である」と回答してきている癖にほぼ間違っている。おかしいから再度作れと命令しても正しい町名は決して作ってくれない。よって現時点では郵便番号、住所、固定電話番号を含む架空データを作る場合はこれらの対話型AIを使わない方が良い。


郵便番号と住所の関係性って結構大切で市町村合併で大きく変わったりする。また将来大阪府が大阪都になったら大阪府の郵便番号と住所は全て更新しないとならないし、さらに将来、道州制とかになったら・・・。さすがに道州制になる事を想定してシステムを組んだりはしないが、(運用で使う使わないは別にして)この手の変更に対応した旧番新番比較テーブルと言ったデータベースが必要になる、それを想定してシステムを作る必要がある。とにかく郵便番号と住所の整合性は常に保たないとならないのだな。

こういうのは郵便番号と住所だけでなく、システムの作り直しや、別のシステムを加えつつ過去のシステムで作成したデータベースも参照する、そんな時に大量に発生する。データベースの設計も見直す事になり、それをするにあたり、旧データベースと新データーベースの関連付けが必要になる。旧得意先コードの001はこれからはA001ですよみたいな・・・。

そうなると今度はマッピングと言う作業になってきて(これね、ずっと以前、「マッチング」だとばかり思っていて恥を掻いた事があった)、これまた面倒臭い。でもそれは私が面倒臭いと思っているだけでデータベースエンジニアからすると屁みたいな作業のようで、彼がChatGPTを使ってマッピングテーブルを作れば効率の良いお仕事が出来る。


また無料版ChatGPTでは架空データの制作に結構時間が掛かる。カラム数が少ない、数字メインのデータとかだと1回に付き数十件を作ってくれるので「続きを・・・」を繰り返せば1000件くらいは割と我慢出来る時間で作れる。でも列数が多かったり、日本語が大量に入ってくるようなデータだと一度に20件程度しか処理してくれないようなのと、その20件を作るのも30秒~1分も掛かるので1000件作るには20件毎に50回以上も「続きを・・・」と入力せねばならず、ちょっとイライラするかな?。それでも自分で架空データを作るよりはましだし、整合性のテストくらいなら100件もありゃ十分。

上にも述べた通り、一般的な顧客データ、例えば「会員番号、氏名、ふりがな、性別、生年月日、郵便番号、メールアドレス、住所、電話番号、ファックス番号、携帯電話番号、パスワード」、これくらいならExcelで作れたり、社内の既存データ、それを作ってくれるソフトやWEBサービスを利用すれば簡単だ(今のExcelだと最大で100万件の架空顧客データが作れるって話を聞いた事があるけどホントかよっ?、と思うのだが・・・)。

でも業務固有のテーブルなんかの架空データは自分らで作らなくちゃならないし、コロナ禍で在宅勤務が週に3~4日だった頃、セキュリティの問題で滅多矢鱈に本ちゃんデータが使えなくなった。こういうのから名簿流出事件って起こるからね。そういう時に役立つのが本物ソックリの架空データであり、そのシステムにマッチしたデータを作るソフト作りから始めなくちゃならない、なんて事も時折起こる。こういう時にChatGPTはスンゲェ役立つのだった。

また上述の通り、データベース本体の設計もある程度出来ちゃうから、「この業務だとこんなテーブルが必要だった気がする・・・」と言う曖昧な知識と記憶でもChatGPTに「こんな運用でこういう事をしたいけれどこれらのテーブル以外に何が必要だっけか?」と問うと色々と説明してくれる訳ですな!。オンラインの参考書みたいなものかな?。不完全だったり誤った回答もあるけれどそれを基に色々と思考を巡らせられる。

当然SQL文(テーブルの作成やデータの追加、削除、変更などデータベースを管理する為のデータベース言語)の作成もサクッとやってくれちゃう。勿論汎用的な回答が返ってくるので常に正しい答えではないものの、雛形にはなってくれるのでこれまた至極便利!。

いやぁ~、まじでお仕事でガンガン使っております!。近々有料版のChatGPTが社内で導入される筈で、もしかしたら架空の郵便番号でなく本物の郵便番号とかでサンプルデータを作ってくれるかもしれないし、プログラミング力ももっと優秀になっている筈!。スンゲェ楽しみ!。

さて、5月17日記事にて写真の露出、EV値を算出する方法をBingにやらせたと書いた。私個人はもう10年くらい前にperlと言うスクリプト言語を使ってWindows上で仮想UNIXのshellからそれを起動してEV値を割り出している(勿論Perlもインストールされている)。

スクリプト名はev_calc.plで、その中身は次の通り。自宅のパソコンにperlをインストールしている人なんてまずいないだろうから皆さんには全く参考にはならないだろうけど、これをJavaScriptに変更してWEB上で実現したのが冒頭の入力フォーム部分。


#!/usr/bin/perl

use strict;
use warnings;

my ($aperture, $shutterspeed, $iso) = @ARGV;
if($shutterspeed =~ m{(^\d+)/(\d+)}) {
    $shutterspeed = $1 / $2;
}

my $ev = log($aperture * $aperture) / log(2) + log(1 / $shutterspeed) / log(2) - log($iso / 100) / log(2);
$ev = sprintf("%.1f", $ev);
if ($ev eq '-0.0') {
    $ev = '0.0';
}

print "EV$ev\n";


shell上で、、、

>ev_calc.pl 8 1/250 100

とかすると「EV14.0」と答えが返ってくる。

これをBingにやらせてみると次のようなスクリプトを作ってきた。


#!/usr/bin/perl

use strict;
use warnings;

my ($aperture, $shutterSpeed, $iso) = @ARGV;

$shutterSpeed = eval $shutterSpeed;

my $ev = log($aperture * $aperture / $shutterSpeed) / log(2) - log($iso / 100.0) / log(2);

$ev = sprintf("%.1f", $ev);

$ev = '0.0' if $ev eq '-0.0';

print "$ev\n";


内容はほぼ同じ。EV値を算出する部分の計算式に違いがあるが、同じ作業をしている。ふと見るとevalが使われている。あっ、そうか!、なるほどね!、分数形式の文字列を(小数点を含む)実数にしてくれるらしい。私はその部分を正規表現を使って1/250と言った分数として入力されていたらいたら割り算してね!、ってしている。

またlog関数を使うとF1.4、1秒、ISO100だと答えは-0.02・・・とかになり、四捨五入をした文字列にすると「-0.0」となってしまう。だからif文を使って「答えが-0.0だったら0.0にしてね!」としている訳だが、Bingの方はよりperlらしい書き方をしている。

-0.0だったら0.0にしてね、これのif文がどうにもお洒落じゃないのでif文を使わないで出来るか?、と言うとabs関数を使えば良いと言われた。でもこれは間違い。absとは絶対値を求める関数で確かに-0.0は0.0になるが、-1.0は1.0、-2.0は2.0になってしまう。こういうところがまだまだお馬鹿さんだったりする。

ここでひとつ。最重要かな?。

どのサイトだが覚えていない。

「プログラミング未経験者がChatGPTを使ったら『あ~ら不思議!、アプリケーションを作れちゃった!』、近い将来、プログラマーは不要になるかも?」

そんな事が書かれていた。これは真っ赤な嘘!。少なくとも現時点ではあり得ない!。どうしてこういう嘘が流布されるのか不思議でしょ~がない。出来の悪いプログラマーは淘汰される運命にあるかもしれないけれど、正しくは次の通り。

「人が書くと30分~1時間くらい掛かる程度の内容ならば対話型AIは指定されたコンピューター言語でソースコードを1分で書いてくれる」

仮にそれが100パーセント正しい結果を出すコードであったとしてもプログラミングの知識がない人間はそれをどう実装して良いか判らない。ChatGPTにどうやってこのコードを実装、活用するのか?、と問えば基本から教えてくれるだろうが、果たして全くプログラミング知識のない人間がアプリケーションの開発環境をインストールしたり、コンパイラ言語ならそれをどうコンパイルするか、WEBアプリならHTML内にどう実装するのか?、余程の根性がない限り、出来る筈もない。

上のPerlのコード。これをどう実装するかプログラミング初心者は判らないだろう。perlスクリプトを使ってWEBページで絞り、シャッタースピード、ISO感度を入力するフォームがあり、計算ボタンを押したらEV値が表示されるようにするとなると今度はCGIと言う知識が必要になるし、そもそも利用するサーバー側でperlが使えるのか否か?。

さらにはイレギュラーな対応もせねばならない。絞り、シャッタースピード、ISO感度は全て数字を入力せねばならないが、もしそこにそれ以外の文字、アルファベットや日本語文字が誤って入力されていたら?。これはそういう対処をしたコードを書いてくれとChatGPTに命令すればやってくれるのだが、果たしてプログラミング初心者がそういう発想を持てるかどうかである。プログラミングの知識のない人はプログラミングの為の発想力はない。

冒頭のEV値計算用フォーム、これはBingでWEBページで動作させたいのでJavaScriptを使って実現して欲しいとやり取りをして作成している。自分がプログラミング初心者の体(てい)でBingにこ~したい、あ~したいと問い掛けて作成したもの。結果、1回のセッション(トピック)20回のマックスに到達し、それまでにBingが作ったスクリプトを基に2セッション目を開始し、ようやく完成したもの。しかもそれで納得行かなかったので少々自分で修正を加えた。もしEV値の計算方法に関しても知らない、そんな体で作業を進めればさらに多くBingとやり取りをせねばならなかったろう。

最初のセッションで19回のやり取りでBingが最終的に作ってきたソースコードは次の通り。

完成したソースコードをご覧になりたい方、通常はパクられ防止としてJavaScript部分は別ファイルにしたりして見せないようにするが、今回はブラウザの「ソースを表示」なる機能で見られる。


まずは入力フォーム部分。


<table>
  <tr>
    <th colspan="2"><font size="+2">EV Calculator</font></th>
  </tr>
  <tr>
    <td><label for="aperture">絞り値:</label></td>
    <td><input type="text" id="aperture" name="aperture"></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><label for="shutterSpeed">シャッタースピード:</label></td>
    <td><input type="text" id="shutterSpeed" name="shutterSpeed"></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><label for="iso">ISO感度:</label></td>
    <td><input type="text" id="iso" name="iso"></td>
  </tr>
  <tr>
    <td></td>
    <td><button onclick="calculateEV()">計算</button></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><strong>EV値:</strong></td>
    <td><strong><span id="evValue"></span></strong></td>
  </tr>
</table><br><br><br>


そしてJavaSpcript部分は次。


<script>
function fractionToDecimal(fraction) {
  let [numerator, denominator] = fraction.split("/");
  return numerator / denominator;
}

function isValidFraction(fraction) {
  let [numerator, denominator] = fraction.split("/");
  return (
    fraction.split("/").length === 2 &&
    numerator &&
    denominator &&
    !isNaN(numerator) &&
    !isNaN(denominator) &&
    Number(denominator) !== 0
  );
}

function calculateEV() {
  // Get input values
  let apertureInput = document.getElementById("aperture").value;
  let shutterSpeedInput = document.getElementById("shutterSpeed").value;
  let isoInput = document.getElementById("iso").value;

  // Validate input values
  if (!apertureInput) {
    alert("絞り値を入力してください。");
    return;
  }
  if (!shutterSpeedInput) {
    alert("シャッタースピードを入力してください。");
    return;
  }
  if (!isoInput) {
    alert("ISO感度を入力してください。");
    return;
  }

  // Convert input values to numbers
  let aperture = Number(apertureInput);
  let shutterSpeed = shutterSpeedInput.includes("/")
    ? isValidFraction(shutterSpeedInput)
      ? fractionToDecimal(shutterSpeedInput)
      : NaN
    : Number(shutterSpeedInput);
  let iso = Number(isoInput);

  // Validate input values are numbers
  if (isNaN(aperture)) {
    alert("絞り値に数値を入力してください。");
    return;
  }
  if (isNaN(shutterSpeed)) {
    alert("シャッタースピードに数値を入力してください。");
    return;
  }
  if (isNaN(iso)) {
    alert("ISO感度に数値を入力してください。");
    return;
  }

  // Calculate EV value
  let ev = Math.log2((aperture * aperture) / shutterSpeed) - Math.log2(iso / 100);

  // Display EV value
  document.getElementById("evValue").innerHTML = ev.toFixed(1);
}


</script>



その1回目のセッションで「JavaScrpiptで絞り、シャッタースピード、ISO感度からEV値を算出したい」、そんな問いに対して最初に回答してきたソースコードが次。


function calculateEV() {
  // Get input values
  let aperture = document.getElementById("aperture").value;
  let shutterSpeed = document.getElementById("shutterSpeed").value;
  let iso = document.getElementById("iso").value;

  // Calculate EV value
  let ev = Math.log2((aperture * aperture) / shutterSpeed) - Math.log2(iso / 100);

  // Display EV value
  document.getElementById("evValue").innerHTML = ev.toFixed(1);
}



JavaScriptで作って欲しいとだけお願いしてしまったのでHTML部分は一切書かれていない。よって入力用フォームすら作られていない。この最初にBingが提案したソースコードは、、、

「WEBベージの入力フォームから入力された値があるものとしてJavaScriptを使えば計算が出来ますよ」

と言うだけ。WEBページの作り方すら判らない人間がここからどうやって入力フォームを設置して、エラー対応(数字以外の文字が入力された際にアラート表示する)したり出来る?。

私はWindows業務アプリケーション制作チームに所属しており、プログラミング言語としてはC++、C#、VB(.NET)を最も使用している(たまぁに純粋なC言語も)。あと10歳若かったらあと1つ、2つくらい専門を広げていたろう。Java(JavaScriptとは別物)くらいは完璧に覚えておいて損はねえな!。でも、もうねえ、気力がないのですな。仕事で新たに何かを覚える?、かったるいって!。

年に数ヶ月かな?、ヘルプとしてWEBアプリケーション制作チームに絡んでWEB用アプリを作り、必要に応じてJavaScriptやPHP、Javaを使う。でもその場しのぎの知識だからすぐに忘れるのですな!。既存のソースコードくらいなら見れば何を処理しているかなんとなく判るが、己の力だけで仕様に基づいてゼロから作るとなるとネットで関連のHOWTOサイトをくまなく探索しながらの制作となり、WEBアプリを専門のプログラマーの倍以上の時間を費やしてしまう。

そうだな、今回の冒頭のフォーム入力からのEV値算出プログラム、これをゼロからすぐに忘れちゃうJavaScpriptで作れとなったら、JavaScpriptを思い出す、調べるのに30分以上は掛けるだろうから完成、そしてテストに2時間以上は要するだろう。でも今回はBingとのやり取りだけだと30分程(しかも素人の体でやりとりしている)、イレギュラー処理やテストを含めても40分くらいで完成したのかな?。

だから対話型AIはスゲェんですよ!。半分以上も時間を詰められるし、何しろプログラミングの為に頭を全く使っていないから楽ちんそのもの!。新たな冒険に出るのを躊躇っているオッサンエンジニアには最強のツールなのですよ!。perlやPHPも使える環境にあるサーバーならばそれ用に移植するのも容易だったりする。と言うよりもBingで上のソースコードを示して「perlで書き直して、PHPで書き直して」だけで完成する可能性がある。

それだけスゲェんだけどプログラミング初心者はここまで作り込む事は不可能だろう。初心者の体でBingとやり取りして40分で完成したからプログラミング初心者でも同じくらい作業で完成?。いやいや無理無理!。上述の最初のセッションで完成したソースコード、完成したと思いきや、バグがある。シャッタースピードに0を入力すると0で除算は出来ないと言うエラーになる。また算出した値が-0.02・・・となった場合、これまたperlと一緒で答えが-0.0になってしまう。だからその部分を修正しないとならない。これは方法を知っているので自分で付け足している。変更した部分を下に示す。


  if (shutterSpeed === 0) {
      alert("シャッタースピードに0以外の数値を入力してください。");
      return;
  } else {
    let ev = Math.log2((aperture * aperture) / shutterSpeed) - Math.log2(iso / 100);

    let evString = ev.toFixed(1);
    if (evString === "-0.0") {
        evString = "0.0";
    }

    // Display EV value
    document.getElementById("evValue").innerHTML = evString;
  }
}


さらには入力エラーがあった場合、エラーのあったテキスト入力フォームにフォーカスを戻す、そんな事もさせたり、そうだ、クリアボタンもあった方が良いよね、と言う事でこれもBingを使わずに付け足している(Bingにクリアボタンを付けてと依頼しても多分同じソースコードを書く)。

プログラミングされている方なら上のソースの中で複雑な三項演算子が使われているのが見えてくる筈。私ですね、単純なTrue or Falseなら三項演算子も認めるが、これくらいになると一見「何をやっているんだ?」ってなるから不快以外のなにものでもない。そこで複雑な三項演算子は嫌いだ!、if文に変更して!、と命令し、次のコードを得た。


  let shutterSpeed;
  if (shutterSpeedInput.includes("/")) {
    if (isValidFraction(shutterSpeedInput)) {
      shutterSpeed = fractionToDecimal(shutterSpeedInput);
    } else {
      shutterSpeed = NaN;
    }
  } else {
    shutterSpeed = Number(shutterSpeedInput);
  }


この三項演算子問題はプログラミング初心者がどったらって話ではないけれど、とにかくこのページ冒頭のEV値計算プログラムはEV値の計算方法、HTML文法、JavaScriptを知らないプログラミング初心者が作るのは無理がある。

結論を述べよう。

対話型AIの優れているところとは頭の中でイメージしている事を正しい言葉として全て表現出来ればAIがそれを基に模範的な回答を寄越してくれる。


しかしイメージを具現化し、正しい日本語でやり取りしてもChatGPT、Bing、Bardは嘘を吐く時もある。今回のJavaScriptでも「数字以外の文字が入力されていたらアラートを出す」、これが不完全で3度もやり取りしているし、今さっき申し上げたシャッタースピードの"0"入力問題、算出された値の"-0.0"問題も含め、初心者にはハードルが高過ぎる。

しかもこのEV値計算プログラムなんてプログラミングの初歩中の初歩でしかない。仮にプログラミング初心者がこのプログラムを完成させてWEBページに実装出来たとしてもそれで「プログラム言語を覚える必要がない、対話側AIに仕様を説明するだけでプログラムは完成するんだ!」とはならないんだな。そんな発言をする輩は脳味噌がお花畑過ぎる。

推理小説を書きたい!。じゃぁ密室トリックをAIに教えて貰おう!。そうではなく、すでに頭の中で様々なプロットが生まれており、密室トリックさえも思いついているし、ストーリーとして結末もちゃんと用意している。その状態からこれらを具現化してくれるのが対話型AIなんだ。そして自分の弱いところ、人物描写は得意だけれど叙情的な風景描写が苦手と言った時に嘘を吐くが大得意、我々に壮大な幻覚を見せてくれるのが好きな対話型AIさんだから、適当~に創作してくれちゃう訳さ!。

何を言いたいか、一連の対話型AIネタで何度も申し上げている事・・・。

文章力もなく、数理小説マニアでもない人間が対話型AIを使って推理小説を書く、少なくとも現段階では無理!。対話型AIの文章力は思った以上に幼稚でプロの書いた文章には程遠いし、トリックなども学習した事しか考えられないのだから、既出のものばかりを示してくる筈だ。推理小説マニアで本気で小説を書いている、同人誌にも何度か掲載している、でも世に出られない・・・、こういう人なら対話型AIをツールとして使いこなせばメジャーデビューも夢じゃないかもしれない。

それと同じで私が携わっているプログラミングと言う仕事でも経験値があり、頭の中でシステムをある程度組み立てられる人間には超~便利ツール。でもそうでない人にはどれが正解でどれが不正解すら判らないだろうし、それ以前に適切な日本語で命令を出せなかった時点でアウトな訳でしょう?。ここで馬鹿だの無知と言う表現は使えない。「知識がない」と言う事。そんな人がシステム、プログラミングを組もうと対話型AIを利用しても・・・。

詩歌に関しては才能がないので疎いけれど一般的な文章に関してはある程度理解している。ChatGPT、Bing、Bardともに創作をさせると割とまともな文章を作ってくる。しかし表現力は幼稚!。子供向けの童話や絵本を作るのだったらかなり使えるツールだろうが、大人向けの小説を書かせるにはまだまだかなり無理がある。日本語の難解さをまだ人工知能は理解出来ていないのではないかな?。

ネットで対話型AIについて調べているとこの辺の嘘が多い。

「知識がなくても対話型AIを使えばどうにでもなりますよ」

そういう論調のページがかなりある。また学習ツールとして使うと効果的と書いている人がいたり、文章の要約は全てCahtGPTに任せていると言った私からすると危険以外のなにものでもないような発言をしている人もいる。確かに学習ツールや要約ツールとして使えるかも知れない。しかし学習する為のツールってすでにこの世に腐る程ある。わざわざ対話型AIを使う必要性を全く感じないのだな。また要約に関してはAIが要約したものを信じるなんて今の時点ではお馬鹿でしかないと考えている。

プログラマーになる為にこれからコンピューター言語を学ぶ、そんな場合、書籍やネット上にあるHOWTOサイトをアクセスして1つ1つこつこつとこなして行けば良いだけだ。1つの言語をマスターするのなら3ヶ月毎日8時間学べばプログラマーになれるって!。あとは実務経験するだけで良い。書籍やHOWTOサイトで疑問に感じたらネット検索をし、新たなHOWTOサイトを参照すりゃ良い。そこでもどうにも腑に落ちない時に初めて対話型AIに質問したり、サンプルコードを作って貰ったり・・・(学習用のプラグインが出来れば話は別)。

なんだろう、今、ネット上では対話型AIがトレンドになっているようで「今やらなきゃ乗り遅れる」なんて急かしている。しかし用途がないのなら使う必要性は皆無である。猫も杓子も対話型AIって馬鹿じゃねえかと思う。これだけ何回にも渡り対話型AIに関して長文を書いている私も実はすでに仕事以外ではほとんど使っていない。使い所がないんだな。従来の検索エンジンで十分にまかなえる。

本物の裁判で弁護士がChatGPTに過去の判例だかを出力させてそれを基に審議を進めたところ、その判例が全てChatGPTの嘘だったってニュースが飛び込んできたり、とにかく「人工知能が万能である、なんでも出来る!」、それこそ嘘です!。信じちゃいけない。AIが出した回答の答え合わせがしっかり出来る人じゃないとChatGPTなどを使いこなせない。

何度も言うように現時点では「事実」と「嘘」が混在してしまうのが対話型AIである。だから情報収集には向いておらず、対話型AIの得意分野は「何かを作り出す事」である。だから過去の情報の検索は従来の検索エンジンを使うべきだ。Bing AIは検索エンジンの機能もあるが、その検索エンジンの機能はGoogleのそれとはちょっと違ったタイプなので慣れている極普通にGoogleで検索するのが最良だったりする。

検索したページを元に翻訳、要約させたり、判らない部分を尋ねて知識を得る、こう言った作業が得意なんだ。何かを生み出す、そうなると小説も得意?・・・。小説をゼロから作らせるなんてお馬鹿のやる事、それをやったところで幼稚な内容の文章しか寄越さない。ユーザーが積極的にあ~だこ~だと背景を教え込ませ、プロットを組み立てて、やっと及第程度の文章を作ってくる。つまりユーザーがお馬鹿ならそれを凄いと感動するだけ。でも文章力、表現力は備わっている人にはかなりの物足りなさを感じるだろう。

さらに現時点の対話型AIの欠点を挙げれば、そもそも論としてこの手のサービスはユーザーの投げ掛けた言葉に繋がる言葉を学習した中から最適な「言葉、文章」を見つけ出す事にある。よって人工知能の癖に計算力がなかったりする。中学生レベルの計算を結構簡単に間違える。

ChatGPTを利用している方なら一度は経験されていると思う。文章を改行するつもりでエンターキーを押してしまった!、つまり質問の途中でChatGPTにボールを投げてしまった。でもChatGPTは平気で回答してくるでしょう?。

「今日のような一日中雨の日は憂鬱だから」

ここで間違ってエンターキーを押してしまったとしてもChatGPTは、、、

「読書や映画、音楽鑑賞でもして気分をリフレッシュしましょう」

とか答えてくれちゃうし、、、

「千葉県で美味いものを」

で送信しちゃったら、、、

「千葉県の名産はなんたらだからどこどこで何々を食べるのはどうですか?」

と返してきたりする。あくまでも対話型AIはユーザーの投げ掛けた文章を理解してそつなく会話を続けようと努力するだけの仕様になっている。だからそこに正解だの不正解だのないし(会話が自然に流れていれば良いだけだから嘘も平気で盛り込む)、人でも迷うような抽象的な質問や会話とは関係のない計算問題とかに弱かったりするらしい。

対話型AIは良く言われるように「自然言語モデル」であり、人工知能の癖に計算機のアルゴリズムは組み込まれてないんだ。単に過去の学習した内容の中に計算と言う項目があり、サンプルとして学んでいるだけであると表現すると判りやすいだろうか?。だからもしそのサンプルの中に10+10=20と言う計算式が無かったら小学生でも解ける簡単な計算ですら間違えちゃう。

問題はここからだ。仮の話として10+10をChatGPTが間違って0と回答したとする。これを10+10は20であると訂正するとChatGPTは誤りを認識し、回答は20であったと認める。過去から学習する、そんなイメージがあるので、その後はその式の回答を間違えないかと言うと「否」なのが現時点の対話型AIだ。

Bardがどんな学習をしているか不明であるが、無料版ChatGPTも有料版ChatGPTもBingもその中身であるGPT-3.5、GPT-4は2021年9月までに学習した知識を我々に提供してくれるだけでユーザーとのやり取りで学習する事は決してない。ひとつの会話の中では話の流れを汲んで正しい答えを導き出すけれど、New Chat、新しい会話に入った瞬間に再び10+10は幾つ?、と問うと0と回答したりする。

同じ情報量でもGPT-3.5を再トレーニング、チューニングしたのがGPT-4であろうから、将来GPT-5、GPT-6となり、ミスは今後どんどんと減っていくだろうが、人間と違って個別学習が出来ないのが大きな欠点だろう。但し、リアルタイムな個別学習を可能にすると悪人の手によって鍛えらでもしたらそれこそヤバイ人工知能が出来上がってしまうのでそこはしょ~がないところ。

だから学習ツールとしても実はそんなに優秀じゃなかったりする。小学校の頃、一番苦手だった差集め算、これの解説では方程式を使ってくるので小学生向けに方程式を使わずにとお願いしても小難しい文章を並べてくる。ネット上に転がっているお受験用サイトの方が図解入りで遥かに判りやすい。

また例題を出しながら解説して欲しいとお願いしても無料版ChatGPTでは「差集め算の問題や解説例は学習していない」と回答されたのかな?。だからこちらが「こういう例題があるので解いてくれ」と問わないとならない。しかもそれで間違った回答をする時だったり、不安定過ぎて主要な学習ツールにはならないでしょう?。

そもそも差集め算を理解していないのだからそんな人間が例題を作れる筈もない。だからこれも学習ツールとして補助的に使うのなら「あり」って程度の代物。将来的に中学お受験用プラグインのようなものが開発されたり、お受験用のトレーニングだけされた対話型AIが出てきて初めて万人向けの学習ツールになるのではなかろうか?。でもそれくらいだったらネットでお受験サイトを見たり、学習塾に通ったり、家庭教師付けた方が早くね?。まぁ私は学習塾に通って親も超~スパルタしていたけれど差集め算を微妙に理解出来なかった口なんだが・・・。

しかもですぜ!。そんな差集め算が超~苦手が私でも方程式を使わずに暗算で解けた問題をChatGPTは間違えた!。どうも差集め算の理論?、論理かな?、それは理解しているみたいだが、計算そのものが間違っている。写真のEV値の計算と同じだね。この時も確かこ~やってあ~すれば算出出来ると正しい論理を示したのに実際の計算方法がそれにマッチしておらず間違えていた。

対話型AIを使ってお勉強する時の利点、、、

「問題が解けなくてもヒステリックになる事もなく、夕飯を食わしてくれない事もない」

でも対話型AIを使っても差集め算が解けなかったらやっぱり親はヒステリックになり、夕飯はお預けだったりもするから、ならば学習塾や家庭教師とかの方が良い気がしないでもない。学習塾の良さって競争心を養える事にある。また通っている学校とは異なるコミュニティだからそこで人間性や新たなカルチャーも培われたりする。

学習塾で初めて洋楽のハードロックを経験した。Kissである!。小学生の段階でKissを知ったから今でもロック大好き!、オッサンになった今でも70~80sロックギター弾いています!、って訳ではないが、トリガーになったのは確か。そこからNHKでチープトリックのライブを見たのかな?。それで「洋楽、ロックってカッケェ!」となり、ロックギターを始めたのだった。

80sに向けて洋楽がブームになりつつあった頃だからロックに陶酔するのは時間の問題だったけれどいち早くKissを知ったのは私の人生の中でも大きな転換期であったのは事実。しかもそのせいもあり、邦楽は中学2年生くらいで全く聞かなくなった。でもそれはそれで良いと思っている。当時はゴダイゴ、サザンオールスターズ、ツイスト、甲斐バンド、柳ジョージ&レイニーウッドなどバンドブームだったから代表曲くらいは知っているけれど彼らをずっと追う気にはなれなかったな。


今のネット上の対話型AIに対する風潮は己の利益を追求した宗教の勧誘にも似た内容だったり、各ライター(個人)の承認欲求により形成されているだけ。アウトドアウェアの中のレインウェアを解説するページと全く一緒の構図。「ゴアテックスは蒸れない!」、いやいや、正しくは蒸れないではなくビニール合羽よりも蒸れにくいだけ。この世に蒸れないウェアなんぞ存在しない!。とにかく良い事だけを並べ立てる!。欠点や限界には一切触れない糞パターン。

「こう問い掛けたらちゃんとこんな答えを出してくれた」

中にはChatGPTなどがそう回答せざるを得ないように質問文の中に答えを誘導しているだけと言う悪質なページだってあったりするでしょう?。

対話型AIは要約が得意だ書かれているページが仰山ある。中には「これまで全てに目を通していたのがChatGPTが要約してくれるので時間を節約出来た」と書かれたページもある。確かに得意。私も上でそう書いている。でも「得意だ」と断言すると嘘になる。実際にやってみると首を傾げてしまうんだ。ChatGPTを初めとする対話型AIは文章の中でどれが重要か否かを理解していない節がある。

試しに愛用しており、知識も持っているグラナイトクレストジャケット、パタゴニアのレインジャケットだ。とある海外レビューサイトを要約しそれを日本語に翻訳して貰ったところ、ほんの数行でまとめられた。そこで1000文字と指定して要約させたところやはり重要な部分が欠けている。結局、2000文字?、3000文字だったか?、そこまで文字数を広げてようやくアウトドアウェアレビューの要約としてまともな回答を得られた。でも文字数を増やしたお陰で無駄な部分もやたらに多く、要約しているとは決して言えない。

しかも要約してそれを日本語に直す、BingはGPT-4を使用しているので回答が遅い。しかも文字数指定をしたりと何度もやり取りをしたのでやたらに時間が掛かった。そうなるとそのサイトに直接アクセスして日本語翻訳をさせて自分の目で文章を追った方が早いのですよ!。

要約した内容をコピペして利用したい場合にはこの手の対話型AIは有効に活用出来るものの、正しい要約かどうかを自分の目で確かめる必要があるし、上述の通り、正しい要約を得ようと思うと今度は無駄な部分も多々出てくるのでそれをカットする作業が必要になる。いずれにせよ対象としているページ全文を読む事になる。そう考えると要約が得意とは言い切れない。

対話型AIに正しい要約をさせるには自分が知りたい情報、知らなくて良い情報、これをしっかりと明示した質問文を生成する必要がある。レインジャケットに詳しい人間ならササッとその手の質問文を用意出来る。アウトドアライターなら経験値から対話型AI用の質問を雛形として持っているだろう。しかしそうでない人間、これからアウトドアを始めます、そんな人だとどうにもならないでしょう?。

デジタルカメラにしてもそう。対話型AIはカメラの仕様の中で何が重要か否かはほぼ理解していないように感じる。だからカメラのレビューサイトを要約させても大切な部分が欠落する可能性もある。私は知りたい事は(重要な機能だと感じてるのは)手ブレ補正機能とマニュアル露出オートISOで露出補正が可能か否か、それだけと言っても良いくらいだから、この2つに言及して要約や比較させるだろうが、これから写真を学ぼうなんて人が対話型AIでレビューサイトを要約させ、それを元にカメラを購入したら必ず失敗するだろうな。

自分も知らない、対話側AIも何が重要か否かを判断しない・・・。一番確実なのは対話型AIではなく信頼出来る翻訳サービスを使ってそのサイトを日本語化し、全文を読む事。レビューサイトは妙な口語体やスラングが入らない文章が多いのでGoogle翻訳で十分に理解出来る。そうやって内容を把握し、自分発信の記事を作成する為にそのサイトを対話型AIで要約させる、それは「あり」で時短に繋がるとは思う。

小難しい作業を対話型AIにやらせて「人工知能はここまで進化している、凄いだろっ!」、この手の記事は承認欲求の塊なんだな。対話型AIがスゲェ、その事よりも、、、

「対話型AIについてをいち早く全世界に発信しているこの俺様って凄いだろっ!」

今も宣伝紛いの対話型AI情報ページはみんなそういう奴ばかりが投稿している、そう解釈したくなってしまうのだな。

承認欲求のない人間なんてこの世に存在する筈もなく、「俺様はスゲェだろっ!」、これはこれで良いの。SNSでもこう言ったブログでも内容の多くは自慢話。私だって常に自慢話を偉そうな語り口でブログに書いている。しかし良い事ばかりに焦点を当てた記事が多過ぎる!。

でも反対に、、、

「ChatGPT、Bing、Bard、使い道がないからやらない」

これだとテクノロジーに乗り遅れてしまう可能性があるのである程度、現在の対話型AIがどんなものかな?、と触ってみるべきだ。私も最初は懐疑的であったが、試しにプログラミングさせたところ仕事で十分に活用出来るのが判った口。でも仕事以外ではほとんど使わないな。Google検索で間に合っていて、それで検索に引っかからなかったから初めて検索機能も持っているBingを使っているのだった。

人工知能がもっと賢くなって、旅行を効率良く移動出来る行程を立てて貰う・・・。これまで旅行代理店が担っていたような作業。京都で紅葉を楽しみたい、予算は一人幾ら、宿はこじんまりとした隠れ家のような旅館を希望、東京から京都までは新幹線、京都からはレンタカー利用、行きたい場所はAとBとCとD、叡山電車にも乗りたい、これを効率良く3泊4日で回れる行程、かつリアルタイムの情報も取得し、紅葉状況も加味した日程、さらには雨天時のプランも含めサクッと考え出してくれたら万歳三唱しちゃう。

これくらい「嘘を吐く事なく」出来て始めて一般人である我々が「人工知能ってスゲェ!」ってなるんじゃないの?。でもそこまで進歩するかな?。

旅行代理店は経験値は高く、己が受け持っている予約状況や他社の情報をも把握している。だからその日程だと交通状態、駐車場渋滞に巻き込まれるから日程をずらすか行程を減らすべきだと言ったアドバイスが出来る。対話側AIはその手の直近のリアルタイム情報が持てるのか否か?。旅行代理店がChatGPTと組んで優秀なプラグインを作ったり、旅行行程に特化した、代理店の経験を多く学習させた対話型AIを運用出来るのなら可能だろうが、そこまでに到達するにはちょっと時間が掛かるんじゃないかな?。そしてそれが実現したらしたで、実現した時に利用すれば良いだけの話でしょう?。

パソコンやスマホが普及して便利になった。でも我々は何を失った?。漢字が書けなくなったとは思わない?。友人や恋人、企業の電話番号を覚える気なんてないでしょう?。記憶力がどんどんと低下しているのが判る。頭を使っていないんだ。

手書きの文章も書き辛くなった。と言うのもエディターで文章を打ち込んでいると切った貼ったが容易だからとにかく頭に浮かんだ事をツラツラと書いてあとで段落を前後させたりと整合性を保てば良い。でも手書きの文章だと起承転結を予め用意していないとメチャクチャになるでしょう?。だから我々は確実に馬鹿になっている。それなのにメールを出す為だけにChatGPTを使うとかってより一層馬鹿になる事を明言しているだけじゃん!。

対話型AIは確かに便利。でもリスクも多く含んでいる。それを理解して使わないとならないのにどんな情報でも先んじて俺が俺がって人が多過ぎる。結果、「ChatGPTを使いこなさないと世間から乗り遅れる」と言う風潮になっていく。また「これからはChatGPTなどの対話型AIを使いこなせるような人間を形成すべきだ」と言った教育の面も妙な方向に行くようになる。それは違うぜ!。それを必要としている人が必要な時に使えば良いだけ。

ゆとり教育で試験の時、電卓や辞書の持ち込みがオーケーってところもあったと聞く。円周率も3.14ではなく3で楽をしていた時期。日本って馬鹿だと思うのは電卓や辞書がオーケーでも良いの、円周率が3でも良いの。そういうテスト方法がある傍ら、電卓も辞書も円周率も3.14で行わなければならないテストもある、何故そうしないのかが不思議。

対話型AIでも対話型AIを駆使して回答を導き出すテストがあっても良い。でもそれを使って差集め算を解いたところで馬鹿が量産されるだけ。一律に対話側AI禁止!、これもアホだと思うが、今の風潮って「小学生でもChatGPTを学ばせるべき」、この言葉が曲解されて独り歩きしている節があるのだよね。

「対話型AIを学ぶ授業があり、そのテストもある」

そう考えるが筋でしょう?。英語学習と同じく人工知能学習と言う教科、単位のひとつ、それだけの話。今ってなんか、、、

「これからは英語を喋れないと駄目な時代だ。これからの学校の公用語は英語にするべき!」

そう言っているように聞こえる。まぁそういう学校があっても良いとは思うから、どうしても自分の子供に幼い頃からAIでを使って学びをさせるのならそういう学校の設立を望むべきではないかな?。

なんでもかんでも人工知能を使って学習をするっておかしいし、必ず馬鹿が今以上に生まれる。小学校で何故方程式を教えないか?。昔の人がそういう法律を作ったからってだけなのだが、柔軟な頭を養うには小さな頃からの方が良いに決まっており、方程式で差集め算を解かせるよりも、差集め算の原理のようなものを教えた方が後に繋がると思うんだな。小さな頃から本を読む癖を付けさせるのも一緒。本嫌い、イコール馬鹿が育つのを意味する。

「将来、人工知能が賢くなり過ぎて人類は滅亡」

これってそうじゃなく、、、、

「人工知能を楽をする為に使おうとする人間が増え、人間自身が何も学ぼうとせず、結果、人間が馬鹿になり、その馬鹿達を一部の賢い人間が支配したり、馬鹿自身が人工知能を使って戦争や犯罪を犯したりするから滅亡する」

こういう図式の方が成立すると思わない?。

近頃、特に規模の大きな全国展開をしているような飲食店は注文がタブレットだったりする。先日、とあるラーメン屋さんに入ったところそのシステム。最初はチンプンカンプンですがな!。でも操作しているうちに「なるほど!」と思うし、その時、操作を誤って同じ品を2つ選んでしまった。それを1つに戻す方法が不明。でもそんな時にはあ~だこ~だと操作するよりも全キャンセルして最初からやり直した方が面倒はないし、店員に「どうやるの?」と尋ねても別に恥とは全く思わない。万が一、店員に馬鹿にされても生活には何の支障もない。こういうのは小学生から覚えさせる必要はなく、自分のお金でご飯を食べに行くようになってから慣れれば良い。

我ながら長文過ぎたかな。2つに分割しても良かったのだが、ChatGPT、Bing、Bard、これだけに言及しても数日に一度くらいの割合でビッグニュースが飛び込んできたりするので2回に分けると内容そのものがすでに古くなっている可能性があり、ならば一気にと思った次第だ。

ひとまずAIについては今回で終了かな?。今後、我々が度肝を抜くようなニュースが飛び込んできたり、実際に対話型AIを使用して新たな発見があったら再び、こういうネタを書くかも知れない・・・。


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コメント

  1. tsunomagari | URL | mQop/nM.

    このシリーズの記事のお陰で試行錯誤しながら使っています。
    僕の会社では、ベトナム人スタッフの作成する日本語レポートの「てにをは」や母語直訳表現の修正に試用しています。

    例えば、「彼は重い言葉を使いました。」を自然な日本語表現にしてください。とお願いすると以下のような回答をしてくれます。

    「彼は厳しい言葉を使いました。」
    「彼は辛辣な言葉を使いました。」
    「彼は強い言葉を使いました。」
    「彼は厳しい口調で話しました。」
    「彼は辛辣な口調で話しました。」
    「彼は強い口調で話しました。」

    チェックする日本人スタッフからは時短になって良いとの評価をしているようです。

    ベトナム人は元々考える人が少ないので、AIが普及したら今まで以上に考えないと思います。
    バイクタクシーの殆どはGoogle Mapsの案内の通りに進んで、渋滞に突っ込みます。抜け道や渋滞表示を回避するという思考が出来ないのです。
    コントロールする政府としてはやりやすいでしょうが、そもそも政府がキチンと考えてるかと言えば、そうでもないので(笑)
    今日も酷暑の中、午後から停電でエアコン無し、オフラインで仕事です。

    政治や裁判もAIがする時代が来たりするんでしょうかね?

  2. BigDaddy | URL | -

    > tsunomagari さん

    確かに「てにをは」とか得意でしょうね。またビジネス文書を作るのに適当に箇条書きしたのをそれなりにしてくれるのは得意みたいですね。直訳を自然な言葉に置き換える、なるほど!、これだと翻訳ソフトよりも使えるかもしれませんね。人の言葉もコンピュータ言語も移植だの変更だの、それは対話型AIは得意って事ですよね。

    Google Map、これ日本だと微妙なんですよね。車が通れそうもないとんでもない道を指定したり、またうちの車の車載ナビの方が遥かに優秀だったりします。Google Mapの道案内(車の場合)、渋滞を予測しルートを設定してくれるまでは良いのですが、「金に糸目をつけない」、これが出来ないんですよ(笑)。カーナビの場合、それが出来て、無駄に銭を払っても良いから混雑せずに早く目的地に付けるルートを見つけてくれるんです。

    先日も千葉県に行った帰り、ナビのマップを見ると各高速道路に渋滞マーク。Googleに従って進もうとすると確実に数カ所で渋滞にはまるのですが、うちのカーナビだとこれまで一度も使った事のない訳の判らん高速を走り、それがガラガラ!、無駄に高速料金を払っているみたいですが、渋滞ゼロで帰宅出来ました(笑)。こういう事がGoogle MapにBardのAIが絡んで出来るようになると嬉しいですよね。

    AIの今後、どうなるんでしょうね。オッサンの私はあと少しで第一線から身を引くので仮に乗り遅れても気になりませんが、40代以下の人達には驚異かもしれません。今の調子だとAIのせいでなくなる職業はないとは思いますが、本文の通り、使えない輩はまじに切られると思います。

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